智能体落地与大模型能力关系论
目录
1 PR与落地的差距依然存在且较大
2 克服模型缺陷
3 一个好模型与一个好应用关系
RAG 特点
SFT 特点
4 数据对模型和应用的重要性
5 企业落地AI的常见误区
6 企业落地AI的三段旅程
1 PR与落地的差距依然存在且较大
2 克服模型缺陷
3 一个好模型与一个好应用关系
RAG 特点
1. 特定场景范围
2.知识密集型任务
3.信息更新频率高
4.可解释性强
5.幻觉输出低
SFT 特点
1.提升模型的基础能力
2.适配广泛场景
3.内容生成的延迟较低
4.交互token数量最低
4 数据对模型和应用的重要性
阶段一：预训练
阶段二：持续训练和微调
阶段三：Ai for 数据挖掘
达模型训练场景：数据质量影响模型效果
数据应用和分支知识库场景：数据处理的精细度，影响问答/检索/分析的准确度
5 企业落地AI的常见误区
6 企业落地AI的三段旅程
1.AI ALIGN 战略共识
2.AI SPOT 场景验证
3.AI SCALE 扩量复制
4.AI NATIVE 价值重构
AI 应用已从边缘业务试验转向核心业务场景，智能体需求激增；未来将更注重多智能体协同完成复杂任务，推动服务自主化。
- 需对 AI 生成内容进行审核，防止带有偏见的结果影响决策
- 教育领域强调学生个人信息的安全性，需严格管控数据采集和使用流程，避免泄露或侵权风险。
- 员工担忧被替代，企业文化冲突频发；需通过培训转型、岗位优化缓解焦虑，而非简单削减人力。
- 2025 年被视为智能体标准化关键节点，大模型将从“知道怎么做”迈向“直接执行”，嵌入现有软件或催生全新超级应用。
- 专家预警 90% 传统岗位可能被重构，倒逼人类重新思考职业定位；同时期待AI释放创造力，赋能高质量生活。